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19 de febrero de 2024

Tendencias y retos en los costos del desarrollo e implementación de la inteligencia artificial en Colombia

Si bien la Inteligencia Artificial puede generarles ventajas competitivas significativas a las empresas que la adoptan, su implementación exitosa requiere una inversión de recursos -no solo financieros- que pocas organizaciones pueden cubrir suficientemente.

La investigación y el desarrollo sobre IA han experimentado en el mundo un gran crecimiento en los últimos años. Según Díaz-Ramírez (2021), este proceso se ha centrado en el surgimiento de diversas tecnologías disruptivas, como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, a pesar del significativo progreso técnico alcanzado, se ha prestado menos atención a otros aspectos igualmente importantes, como las capacidades humanas y los requisitos financieros necesarios para la adopción de la IA a nivel empresarial (Kinkel, Baumgartner, & Cherubini, 2022). Como lo argumentan estos autores, es notable que muchas organizaciones aún enfrentan desafíos importantes en el momento de implementar soluciones de IA en sus procesos productivos e impulsar su adopción a gran escala, lo que podría deberse a la falta de consideración de la inversión de recursos financieros y humanos para aprovechar plenamente sus beneficios y verdadero potencial.

Estos autores explican que los estudios de prospectiva y de futuro realizados por expertos en la materia deben tener en cuenta que los factores sociales y económicos se tienen que promover de manera integral, junto con el desarrollo tecnológico, para lograr un uso efectivo de la IA, acorde a las necesidades y realidades del sector privado que caracteriza el entorno de los distintos países.

A pesar de que es indudable el gran avance que ha tenido la IA a nivel mundial en los últimos años, su introducción y adopción en países emergentes como Colombia, donde su implementación según Zeballos (2021) podría aumentar el PIB del país en un 6,8% en los próximos 10 años, todavía se encuentra en una etapa preliminar. Hasta el momento, la información disponible sobre los tipos de tecnologías de IA que han adoptado las empresas colombianas es limitada; también lo es la que hay sobre la utilidad real que estas herramientas tienen en mejorar los procesos productivos de las organizaciones. Además, no se cuenta con estudios documentados acerca de las principales barreras y desafíos a los que se enfrentan tanto las compañías como el mismo Estado colombiano para acelerar e incentivar la inmersión e implementación de soluciones basadas en IA de una manera más generalizada (Vera, 2023).

Factores como la falta de infraestructura tecnológica adecuada, los bajos niveles de inversión en investigación y desarrollo, la escasa formación del talento humano, así como una regulación aún no adaptada a esta nueva realidad, podrían estar limitando el pleno aprovechamiento del potencial que la IA ofrece para impulsar la transformación productiva en el país (Cardozo & Parra, 2019).

Dentro de los estudios científicos sobre el análisis del comportamiento de la adopción de IA en las organizaciones colombianas se encuentran los efectuados por Vera (2023), quien realizó un análisis discriminado por sectores económicos, en el que informa que la implementación de IA se ha adoptado en más 8.500 organizaciones en el país. Los resultados del estudio indican que del 43% de las empresas que usan tecnologías de IA, la mayor participación se encuentra en el sector de la construcción con el 63%, seguido del comercio (48%), los servicios (42%) y la industria manufacturera (38%). Así mismo, reportan que el uso por áreas funcionales de tecnologías de IA es más notorio en el mercadeo y las ventas, un comportamiento que puede estar influenciado por la situación económica y social derivada de la pandemia, a través del uso de chatbots basados en procesamiento de lenguaje natural para el servicio al cliente, perfilamiento de clientes por medio de redes sociales, optimización de precios, ofertas de mercado personalizadas, análisis de mercado basado en aprendizaje automático, entre otras.

Estos estudios confirman la tendencia que el sector empresarial colombiano viene demostrando en torno a la implementación de IA en los procesos productivos y de negocio: su uso se desarrolla con mayor concentración en áreas funcionales que permiten automatizar flujos de trabajo rutinarios o asistir en la toma de decisiones estratégicas, mediante la aplicación de técnicas de automatización de procesos basadas en algoritmos de IA, con el objetivo de optimizar la eficiencia operacional. En particular, estos estudios revelan una mayor incidencia del uso de estas tecnologías en Colombia en el sector servicios, el cual ha implementado en mayor proporción soluciones que permiten automatizar procesos robóticos a través de la IA. Asimismo, aunque en menor escala, el sector servicios también viene explorando otras aplicaciones tecnológicas emergentes relacionadas con el análisis automático de imágenes y lenguaje escrito, con el fin de identificar objetos, personas o extraer información relevante de grandes volúmenes de datos, como lo muestra la figura 1.

Figura 1. Encuesta Pulso Empresarial sobre organizaciones en Colombia con implementaciones de Inteligencia Artificial.
Fuente: Departamento Nacional de Estadística – DANE

En otro estudio, Rojas-Berrio et al. (2022) realizaron un análisis profundo de los diversos factores que influyen en la implementación de tecnologías emergentes y las barreras asociadas a este objetivo en pequeñas y medianas empresas (PYMES) del sector empresarial colombiano. Los investigadores evaluaron una muestra representativa de 22 de este tipo de empresas con el fin de identificar sus fortalezas y sus limitaciones a la hora de adoptar innovaciones disruptivas dentro de sus procesos operativos, concentrándose en las herramientas de IA. Según el estudio, las pequeñas y medianas organizaciones colombianas, por su estructura organizacional más reducida y sus recursos limitados, enfrentan restricciones significativas para realizar procesos complejos de implementación tecnológica. Esta implementación incluye la adopción de soluciones de vanguardia basadas en IA que podrían transformar drásticamente sus modelos de negocio y operaciones actuales. Los investigadores concluyen que es necesario diseñar estrategias diferenciadas que permitan a las PYMES superar estos desafíos y sacar mayor provecho de las tecnologías emergentes de manera responsable.

El estudio realizado por Rojas-Berrio et al. (2022) se encuentra directamente relacionado con la investigación llevada a cabo por Trujillo-Lambert et al. (2022), quienes realizaron un exhaustivo proceso de investigación cualitativa aplicado a profesionales pertenecientes a 44 pequeñas y medianas empresas (pymes) colombianas. En su investigación, encontraron que aquellas organizaciones que poseen un enfoque informal en la gestión y adopción de las tecnologías de la información, suelen enfrentar problemas derivados directamente de presupuestos limitados asignados al área de tecnología, tales como dotación de personal insuficiente, sobrecostos en la implementación de proyectos tecnológicos, falta de capacidad de innovación continua, dificultades en materia de seguridad de la información y desconexión entre las necesidades del negocio y la gestión de las tecnologías de información.

Los estudios de Rojas-Berrio y Trujillo-Lambert aportan evidencia empírica que permite inferir que las limitaciones presupuestarias en las PYMES del país generan problemas concretos en su gestión tecnológica, los cuales repercuten negativamente en aspectos clave para la sostenibilidad y competitividad de estas organizaciones en el entorno empresarial actual. Sus hallazgos resultan de gran utilidad para comprender las dificultades a las que se enfrentan las pymes colombianas en el ámbito de la transformación digital, así como para el diseño de políticas públicas orientadas a promover una adopción efectiva de las tecnologías de la información, que permita superar las limitaciones derivadas de los reducidos presupuestos con los que cuentan este tipo de empresas en el país.

Si las barreras económicas y sociales de las pymes colombianas, propias de un país emergente, inciden en la adopción de tecnologías orientadas al uso de la IA a nivel organizacional, ¿cuáles son las limitaciones que presentan las empresas de mayor tamaño y reconocimiento, para la implementación en sus procesos de tecnologías de IA y qué beneficios genera para su crecimiento? Para responder esta pregunta, se realizó un estudio financiero de los informes contables de tres empresas colombianas de esa categoría. El análisis tuvo siguientes propósitos: (1) analizar información secundaria proveniente de estados financieras de empresas colombianas que han puesto en marcha la IA en sus procesos, (2) desarrollar un análisis de costos asociados a la implementación de la IA en las organizaciones seleccionadas, (3) Identificar, a partir de un estudio de costos y de la evaluación de métricas de desempeño, el beneficio de que las empresas seleccionadas hayan implementado en sus procesos tecnología de IA.

Este trabajo de investigación tiene como objeto analizar las tendencias y desafíos relacionados con los costos involucrados en el desarrollo e implementación de la IA en Colombia. Se busca examinar los gastos asociados a la creación y puesta en marcha de soluciones y aplicaciones de IA en el país, con el fin de proveer información confiable sobre las mejores prácticas que han utilizado diferentes compañías del país para adoptar soluciones de IA de manera exitosa, superando las barreras financieras. Asimismo, el estudio busca presentar datos útiles para los equipos estratégicos de las organizaciones encargados de la gestión financiera, con el propósito de que comprendan con mayor precisión el panorama actual de los costos asociados a la IA en el contexto local. El análisis pretende complementar los conocimientos existentes sobre este tema, aportando una visión actualizada derivada de la experiencia real de empresas colombianas en su recorrido de implementación de soluciones basadas en IA.

Materiales y métodos

El enfoque para este estudio es el cuantitativo, basado en el siguiente protocolo de investigación: (1) análisis de información secundaria a partir de los estados financieros de tres (3) empresas que ya han implementado IA en sus procesos, con el fin de comprender los costos asociados a dicha implementación. (2) evaluación pormenorizada de indicadores por actividad relacionados con la implementación de IA en las organizaciones seleccionadas. (3) identificación de los beneficios derivados de la implementación de tecnología de IA en dichas empresas, mediante la medición de métricas de desempeño clave. Este enfoque permitirá comprender cómo las empresas de diferentes sectores gestionan la IA y cómo esta influye en su crecimiento y resultados.

Resultados

Con el objetivo de abordar los objetivos planteados en el estudio, se utilizó la plataforma EMIS para seleccionar tres empresas colombianas. Esta plataforma es una herramienta financiera en línea para el análisis de negocios en mercados emergentes, a la cual se puede acceder para consultar los perfiles de compañías a partir de sus estados financieros, análisis de riesgo, crédito y reportes. Las empresas fueron seleccionadas utilizando como criterios: el tamaño de la organización, el tipo de organización y el tiempo de implementación de IA en sus procesos. De esta manera, se llevó a cabo un análisis comparativo de sus estados financieros de 5 años.

La primera organización seleccionada para la investigación es la Cooperativa de Ahorro y Crédito de Santander Limitada (COMULTRASAN). Esta entidad sin ánimo de lucro perteneciente al sector solidario fue escogida para el estudio debido a su tamaño y a que sus adquisiciones tecnológicas no han sido analizadas desde la perspectiva financiera. COMULTRASAN tiene amplia cobertura en el país a través de 45 agencias en seis departamentos: Atlántico, Cesar, Norte de Santander, Santander, Boyacá y Cundinamarca. Esta compañía implementó una asistente virtual, cuyo funcionamiento se basa en IA, que permite la reducción en el tiempo de atención de consultas. La herramienta responde a más de 70.000 interacciones mensuales.

La segunda organización escogida es Finanzauto S.A., una empresa con 46 años de experiencia en la financiación de vehículos, que se ha posicionado en el mercado automotor colombiano como un financiador de primer nivel. Esta compañía fue escogida para el estudio debido a que incorporó en sus procesos un modelo integral de IA para analítica predictiva, que tiene la capacidad para analizar datos históricos internos y externos de la empresa para predecir posibles escenarios de las operaciones para decisiones de manera rápida y eficiente (La República, 2023).

La tercera organización escogida fue Fabricato S.A. Según el diario La República (2023), es una empresa colombiana constituida en el departamento de Antioquia desde 1920, dirigida a la fabricación y comercialización de textiles, prendas de vestir y tela no tejida. Esta empresa desarrolló una tecnología con tecnología IA capaz de monitorear, gestionar y predecir indicadores de ventas y clientes.

Análisis de los estados financieros

Financiera Comultrasan

Figura 2. Representación gráfica del comportamiento del estado de resultados en una ventana de observación de cinco periodos contables de la organización Comultrasan.
Fuente: elaboración del autor

Los ingresos netos por ventas de Comultrasan experimentaron un leve decrecimiento en 2021, ocasionado por los efectos de la pandemia de COVID-19. Sin embargo, en 2022 lograron recuperar sus niveles de ventas históricos y los superaron, alcanzando los 206.845 COP. La implementación de soluciones de IA se incluyó dentro de los costos de mercancía vendida, mostrando una tendencia positiva, que se correlaciona entre las ventas y los costos en el último año, produciendo así una utilidad bruta alta de 157. 75 COP. A pesar de que los costos crecieron en el último año, los resultados de Comultrasan fueron positivos, debido a que los ingresos por ventas fueron significativamente elevados.

Finanzauto S.A.

Figura 3. Representación gráfica del comportamiento del estado de resultados en una ventana de observación de 5 periodos contables de la organización FINANZAUTO S.A.
Fuente: elaboración del autor

Finanzauto ha logrado un destacado crecimiento en sus ventas durante el último año, al mismo tiempo que ha implementado soluciones de IA para optimizar sus procesos operativos, lo que ha generado un aumento en los costos asociados. El resultado de este proceso es neutro, puesto que la utilidad bruta se mantiene constante, derivado del crecimiento en la misma magnitud de las ventas y el costo.

Fabricato S.A.

Figura 4. Representación gráfica del comportamiento del estado de resultados en una ventana de observación de 5 periodos contables de la organización Fabricato S.A.
Fuente: elaboración del autor

Fabricato tiene un comportamiento similar entre los ingresos netos por ventas y el costo de mercancías vendidas. En 2018 la utilidad bruta fue de 18.580 COP, lo que indica un riesgo de sobrecostos. Sin embargo, con el tiempo y la implementación de IA, la utilidad bruta ha mejorado: en 2022 fue de 74.508 COP. Esto deja en evidencia que, gracias a la implementación de IA, se ha mejorado la eficiencia en los procesos operativos de la empresa, disminuyendo sus costos.

Análisis por indicadores de actividad

Figura 5. Representación gráfica del comportamiento del indicador de actividad de días promedio de recaudo de cartera en una ventana de observación de 5 periodos contables de las tres (3 ) organizaciones estudiadas
Fuente: elaboración del autor

Finanzauto ha reducido sus días promedio de recaudo de cartera, mientras que las otras dos empresas se han mantenido en los promedios históricos, lo que es positivo. La implementación de la IA no ha generado desconfianza y los clientes continúan pagando normalmente por los servicios y productos.

Figura 6. Representación gráfica del comportamiento del indicador de actividad de días promedio de recaudo de cartera en una ventana de observación de 5 periodos contables de las tres (3 ) organizaciones estudiadas
Fuente: elaboración del autor

Los días promedio de pago a proveedores se mantienen y ocurren pequeñas variaciones en los periodos de observación para Finanzauto y Fabricato. En el caso de COMULTRASAN, hubo un cambio drástico en 2022: son más los días en pagar, sin afectar su utilidad bruta y eficiencia en procesos, lo cual es muy positivo.

Análisis por rendimiento sobre los activos (ROA)

Figura 7. Representación gráfica del comportamiento del Retorno sobre los activos (ROA) en una ventana de observación de 5 periodos contables de las tres (3) organizaciones estudiadas
Fuente: elaboración del autor

El rendimiento sobre los activos (ROA) de Comultrasan y Finanzauto presenta una disminución en 2022. Sin embargo, esto no necesariamente es algo negativo, sino más bien un síntoma de que es posible aprovechar mejor los recursos de las empresas. En el caso de Fabricato, siempre mantuvo resultados negativos hasta 2020, pero en 2021 presentó resultados positivos que vuelven a caer en 2022. A pesar de que se trata de empresas de diferentes sectores productivos, el análisis arroja una conclusión clara: es posible aprovechar mejor los recursos y las empresas no pueden basar su éxito únicamente en la implementación de la IA, sino que deben buscar una mejora continua de los procesos e inversiones inteligentes.

Conclusiones

Tras realizar un análisis financiero de los resultados obtenidos por tres empresas colombianas que adoptaron la IA en su operación, se pudo ver un aumento significativo en la eficiencia operativa de dichas compañías, lo que se tradujo en mayores márgenes y mejores indicadores contables que impactaron positivamente sus estados de resultados y balances generales. Este análisis incluyó los indicadores clave de cada actividad y sector, así como las métricas que permitieron evaluar su desempeño operativo y financiero a lo largo del tiempo.

No obstante, el análisis pormenorizado también evidenció comportamientos negativos en algunos indicadores de estas tres empresas, como el retorno sobre los activos durante el último año fiscal. Esto sugiere que, a pesar de las mejoras obtenidas gracias a la implementación de soluciones basadas en IA, dichas compañías aún deben realizar mayores inversiones y esfuerzos en otras áreas clave de sus modelos de negocio, como capital de trabajo, canales de distribución, capacitación de talento humano y gestión administrativa, con el fin de aprovechar de manera óptima todos sus recursos y generar mayores utilidades a mediano y largo plazo de una forma sostenible.


Referencias

Cardozo Achury, N. & Parra Heredia, A. F. (2019). Caso académico: criterios para identificar si un país cumple con las condiciones para implementar inteligencia artificial. http://hdl.handle.net/10726/4037

DANE. (2021). Encuesta Pulso Empresarial, Resultados para la Ronda 11. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/comercio-interno/encuesta-pulso-empresarial/encuesta-pulso-empresarial-historicos

Díaz-Ramírez, J. (2021). Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 29(2), 180-181.

EMIS Professional. Consultada el 23 de octubre de 2023. https://www.emis.com/es

Kinkel, S., Baumgartner, M., & Cherubini, E. (2022). Prerequisites for the adoption of AI technologies in manufacturing–Evidence from a worldwide sample of manufacturing companies. Technovation, (110), 102375.

Las empresas colombianas que han integrado la inteligencia artificial a sus servicios. (2023). La República. https://www.larepublica.co/especiales/revolucion-5-0/las-empresas-colombianas-que-han-integrado-la-inteligencia-artificial-a-sus-servicios-3713204

Rojas-Berrio, S., Rincon-Novoa, J., Sánchez-Monrroy, M., Ascúa, R., & Montoya-Restrepo, L. A. (2022). Factors influencing 4.0 technology adoption in manufacturing SMEs in an emerging country. Journal of Small Business Strategy, 32(3), 67-83

Trujillo-Lambert, Y., Osorio-Sanabria, M. A., Maestre-Gongora, G., & Astudillo, H. (2023). Information Technology Governance in Colombian Small and Medium Companies: An Exploratory Study Using Data Analysis. https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/fe52d571-6d04-433b-9cb6-2704a486c61b-MECA.pdf?abstractid=4334263&mirid=1

Vera Otálvaro, L. M. (2023). Adopción de tecnologías de Inteligencia Artificial: un estudio para las empresas en Colombia.Tesis de maestría, Universidad EAFIT. https://repository.eafit.edu.co/server/api/core/bitstreams/0ede344b-c741-4e23-880a-f253d8f94ba8/content

Zaballos, A. G. (2021, marzo 10). Inteligencia artificial como catalizador para la reactivación económica y el crecimiento productivo. Puntos sobre la i https://blogs.iadb.org/innovacion/es/inteligencia-artificial-como-catalizador-para-la-reactivacion-economica-y-el-crecimiento-productivo/


Harold Esteban Rodríguez Molina
Estudiante
Finanzas y Relaciones Internacionales
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